Data scientist
В архиве с 29 мая 2018
Требуемый опыт работы: 1–3 года
Полная занятость, полный день
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Москва, Кутузовская и еще 1
Опыт от 1 года до 3 лет
Откликнитесь среди первых
Анализ бизнес-процессов применения модели. Оценка оптимальности применения модели в процессе. Оценка чувствительности бизнес-метрики процессов ожидаемого финансового эффекта от...
Знание ML/DL и статистического анализа. Понимание принципа работы и построения базовых алгоритмов ML\DL (классический ML, CNN, RNN, Transformer...
Москва, Технопарк
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Улучшать текущие модели оценки залогов — недвижимое и движимое имущество. Создавать модели оценки залогов. Развивать проект распознавания документов. Погружаться в исходные...
Опыт в роли Data Scientist от трех лет. Высокие навыки программирования на Python, включая покрытие кода автотестами. Опыт работы с...
Москва, Дмитровская
Опыт от 1 года до 3 лет
Прими участие в собеседовании с командой.
Хорошо знает математику и владеет основами статистики. Использует в своей работе язык программирования Python или R (желательно). Не боится большой...
Опыт от 3 до 6 лет
Сбор и подготовка данных. Разработка и поддержка LLM моделей. Предложение новых идей для моделирования. Тестирование различных гипотез. Использование современных методов...
Глубокие знания в области теории вероятностей, статистики. Хорошее понимание алгоритмов ML-моделей. Опыт работы с LLM моделями. Владение Python.
Data Scientist (команда Поиска)
от 350 000 ₽Москва, Алексеевская
Опыт от 3 до 6 лет
Развитие моделей поискового ранжирования и рекомендательных систем. Тюнинг существующих моделей, feature engineering, а также построение новых решений с нуля.
Опыт реализации и применения моделей машинного обучения в продакшн. Понимание основных методов и алгоритмов Machine Learning. Знание принципов работы нейросетевых...
Работодатель сейчас онлайн
Опыт от 1 года до 3 лет
Исследовать новые источники данных, формировать новые признаки, проводить их оценку на значимость и стабильность во времени. Собирать выборки для обучения...
Профильное высшее образование. Хорошее знание теории вероятностей и статистики. Знание Python и основных библиотек (numpy, pandas, scipy, sklearn).